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Submitted on 6 Nov 2020
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Couleur des eaux continentales : Exploitation de l’imagerie Sentinel-2 et Landsat-5, 7, 8
Tormos Thierry, Jean-Michel Martinez, Tristan Harmel
To cite this version:
Tormos Thierry, Jean-Michel Martinez, Tristan Harmel. Couleur des eaux continentales : Exploitation de l’imagerie Sentinel-2 et Landsat-5, 7, 8. Séminaire Theia session Couleur des eaux continentales, Oct 2018, Montpellier, France. �hal-02993128�
Couleur des eaux continentales:
Exploitation de l’imagerie Sentinel-2 et Landsat-5, 7, 8
Animateur : Jean Michel Martinez (GET/IRD)
Contributeurs et partenaires : UMR GET, IRSTEA/RECOVER, AFB IRSTEA / HHLY, UMR LTHE, UMR Géosciences Rennes, SNO HYBAM, SNO AMMA /CATCH, SNO MSEC, OSR
Thierry Tormos
Objectifs
Observer:
Lacs de toutes tailles (grands lacs, retenues, alpins, marais…) Rivières, fleuves, estuaires
Caractériser:
Matières dissoutes (CDOM) et en suspension dans l’eau (MES) Biomasse et composition phytoplancton ([Chl-a] et autres
pigments)
Comprendre et prévoir:
Couplage observation-modélisation pour l’analyse de l’état
écologique des plans d’eau et flux sédimentaires
Défi1- Signal eau (Lw) corrigé
• T ransfert radiatif système couple atmosphère-interface-eau
Et expertises associées
Les 4 Défis du CES
Sentinel 2 THEIA (Arles, Rhône)
B4 B8A B11
Landsat 8 THEIA Jons (Est Lyon, Rhône)
B4 B5 B6
Effets atmosphériques
Reflet du ciel
Reflet du soleil
Altitude
Défi 1- Signal eau (Lw) corrigé
• T ransfert radiatif système couple (atmosphère-interface-eau)
Défi 2- Masque Pixel « eau »
• Classification – Machine learning
Landsat 8 THEIA Masque Eau THEIA
Landsat 8 THEIA Masque d’eau THEIA
Image ARLES 2016.02.04 L8 THEIA
Image GRENOBLE 2016.07.17 L8 THEIA
Et expertises associées
Les 4 Défis du CES
Défi 1- Signal eau (Lw) corrigé
• T ransfert radiatif système couple atmosphère-interface-eau
Défi 2- Masque Pixel « eau »
• Classification
Défi 3- Inversion du signal
« eau » en paramètres bio- physicochimiques
• Instrumentation de terrain (radiomètres, spectromètres, filtration…)
• BDD
• Modélisation théorique Propriétés diffusion/absorption
• Algorithmie d’inversion des données radiométriques et polarimétriques
• Bandes moins spécifiques
Eaux continentales
= Eaux complexes
S2 et Landsat : capteurs par nature non dédiés aux algorithmes couleur de l’eau
• Bandes moins nombreuses
Et expertises associées
Les 4 Défis du CES
Défi 1- Signal eau (Lw) corrigé
• T
ransfert radiatif système couple atmosphère- interface-eauDéfi 2- Masque Pixel « eau »
• Classification
Défi 3- Inversion du signal « eau » en paramètres bio-
physicochimiques
• Instrumentation de terrain (radiomètres, spectromètres, filtration…)
• BDD
• Modélisation théorique Propriétés diffusion/absorption
• Algorithmie d’inversion des données radiométriques et polarimétriques
Défi 4- Couplage observation - modélisation
• Modélisation qualité écologique, flux sédimentaire
Qualité écologique
Thermie – effet de la transparence Et expertises associées
Les 4 Défis du CES
Avancements / réalisations / Perspectives
Avancements / réalisations / Perspectives
Défi 1- Signal eau (Lw) corrigé
• Algorithme GRS – Tristan et al. 2018
+ SWIR BAND + SWIR BAND
+ Prise en compte de l’information
+ Prise en compte de l’information
Avancements / réalisations / Perspectives
Défi 2- Masque Pixel « eau »
• Chaine de détection opérationnelle OBS2CO L2 Theia
Seuil MNDWI
Classification non supervisée Mean-Shift
Image masquée
